Anime Seg
アニメ画像セグメンテーション用のPyTorchモデルで、アニメキャラクターと背景を正確に分割できます。
ダウンロード数 293
リリース時間 : 8/20/2022
モデル概要
このモデルはアニメ画像のセグメンテーションタスクに特化しており、アニメキャラクターと背景を分離することができ、アニメコンテンツ制作や編集に適しています。
モデル特徴
アニメ専用セグメンテーション
アニメ画像に最適化されたセグメンテーションモデルで、アニメキャラクターと背景をより正確に識別できます。
PyTorch実装
PyTorchフレームワークで実装されており、既存のPyTorchプロジェクトへの統合が容易です。
モデルハブミックス統合
PytorchModelHubMixinを通じて統合されており、Hubからのロードと使用が簡単です。
モデル能力
アニメ画像セグメンテーション
キャラクターと背景の分離
使用事例
アニメコンテンツ制作
アニメキャラクター切り抜き
アニメキャラクターを背景から分離し、新しいシーンへの合成や背景変更に使用します。
高品質なキャラクター分割効果
アニメ編集
アニメ制作プロセスで要素を迅速に分離し、編集効率を向上させます。
ポストプロダクション工程の簡素化
おすすめAIモデル
Qwen2.5 VL 7B Abliterated Caption It I1 GGUF
Apache-2.0
Qwen2.5-VL-7B-Abliterated-Caption-itの量子化バージョンで、多言語画像記述タスクをサポートします。
画像生成テキスト
Transformers 複数言語対応

Q
mradermacher
167
1
Nunchaku Flux.1 Dev Colossus
その他
Colossus Project FluxのNunchaku量子化バージョンで、テキストプロンプトに基づいて高品質な画像を生成することを目的としています。このモデルは、推論効率を最適化しながら、性能損失を最小限に抑えます。
画像生成 英語
N
nunchaku-tech
235
3
Qwen2.5 VL 7B Abliterated Caption It GGUF
Apache-2.0
これはQwen2.5-VL-7Bモデルに基づく静的量子化バージョンで、画像記述生成タスクに特化し、複数の言語をサポートしています。
画像生成テキスト
Transformers 複数言語対応

Q
mradermacher
133
1
Olmocr 7B 0725 FP8
Apache-2.0
olmOCR-7B-0725-FP8は、Qwen2.5-VL-7B-Instructモデルをベースに、olmOCR-mix-0225データセットで微調整した後、FP8バージョンに量子化した文書OCRモデルです。
画像生成テキスト
Transformers 英語

O
allenai
881
3
Lucy 128k GGUF
Apache-2.0
Lucy-128kはQwen3 - 1.7Bをベースに開発された、プロキシ型ネットワーク検索と軽量ブラウジングに特化したモデルで、モバイルデバイスでも効率的に動作します。
大規模言語モデル
Transformers 英語

L
Mungert
263
2